排水系统水力模型建模导则有关规定的探讨

排水系统水力模型在排水工程项目中的应用越来越广泛,制定一套关于排水系统水力模型的标准和规范是必要的。根据编制《排水系统水力模型建模及交付技术导则》中的要求,以集水区和降雨作为研究对象,采用水力模型对集水区和降雨进行建模模拟,分析研究集水区和降雨对排水系统水力模型的影响,证明《排水系统水力模型建模及交付技术导则》中关于集水区和降雨在排水系统水力模型中的建模要求的合理性,为导则的后续应用提供了有力的技术支持,也为后续排水系统水力模型的建设提供相应的指导。     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.     

基于Boussinesq方程的数值波浪水池

基于水深积分的非线性Boussinesq方程,采用高精度差分格式,开发了一个具有前后处理、可视化的模拟浅水波浪的通用数学模型系统NWB-BOUS。通过对一典型算例进行验算,表明该系统对波浪在港湾结构物附近的折射、绕射、反射及非线性浅化等多种现象都能进行很好的模拟。     

波浪、潮流数值模拟中的网格数字地形的生成及可视化

在逐点插值算法中综合考虑了角度和距离的影响,改进了该算法中权函数的确定方法,并对水动力学数值模拟中普遍关心的边界进行了处理。进一步采取分区域选点法,用加权平均法生成了网格数字地形,实现了地形的可视化。开发了相应软件模块,并集成到已有的波浪、潮流数值模拟软件中,应用于实际工程中,取得了很好的效果。     

黄土强度指标对边坡稳定性的影响研究

采用弹塑性有限元法,计算了陕西关中-黄陵地区边坡潜在滑带内的应力状态,应用莫尔库仑强度理论分析了不同坡高坡度下c、φ值对边坡稳定系数的影响.结果表明:黄土c值对低坡稳定性起控制作用,φ值对高坡稳定性起控制作用,中间有一过渡坡高段,c、φ值对边坡稳定性都有较大的影响,在过渡坡高段黄土边坡失效概率最大,关中-黄陵地区边坡的过渡坡高大约在30 m左右.对于不同坡度的边坡,其破坏机理不同,陡坡滑面浅,坡脚应力严重集中,c发挥效用相对较高;缓坡滑面深,滑面内正应力大,φ发挥效用相对较高.对坡度陡的黄土基坑及公路低边坡,需合理估计c值,而对于坡度较缓的高边坡或滑坡,合理估算φ值更为重要.     

沈阳市居民出行调查数据统计分析系统构建

基于Access数据库,利用Visual Basic语言编写沈阳市居民出行调查数据统计分析系统。对沈阳市居民出行调查数据统计分析系统的调查数据录入、数据有效性验证、样本数据特征分析、调查数据播种及扩样、查核线校核修正、扩样后数据特征分析等模块进行介绍。     

基于AMESim的ABS液压系统的建模与仿真

建立ABS制动系统中液压系统的模型并仿真。利用ABS混合仿真试验台实测制动压力并与仿真结果对比,结果表明:仿真数据与试验结果一致,平均误差小于0.84bar。得出结论,该模型为ABS液压控制器的参数设计提供了简便可靠的手段,并为控制逻辑的设定提供了依据。     

基于BP神经网络的列车制动控制仿真研究

针对列车制动过程存在的复杂性、非线性、时变性、不确定性等因素,通过分析影响建立BP神经网络模型的主要因素,建立了用于列车制动控制的BP神经网络模型。以货物列车为仿真对象,在Matlab环境中进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法控制安全性好、停车误差小,基于BP神经网络的智能算法运用于列车制动控制是可行的。     

基于块体理论的边坡稳定性评价及加固优化

结合汶川地震灾区典型边坡工程的开挖过程,应用块体理论、矢量分析和组合论,在对岩体结构精细描述的基础上,建立了复杂地质模型,运用块体理论分析了各块体在天然、地震和爆破工况下的稳定性,并对加固锚杆的长度进行了合理优化。     

基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究

以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。